Getting it into your agent
One page per mod, every tool's command on it. A separate URL per tool would split the same page into five that compete with each other.
npx skills add useful-skills/job-application-skills --skill resume-customizergit clone --depth 1 https://github.com/useful-skills/job-application-skillsWrote this? Show the measurements
A badge with what this costs and how it scanned, read live from this page, so it follows the numbers instead of freezing them. Markdown for a README, HTML for a documentation site or a project page.
[](https://agentmods.dev/skills/useful-skills/job-application-skills/resume-customizer)<a href="https://agentmods.dev/skills/useful-skills/job-application-skills/resume-customizer"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/useful-skills/job-application-skills/resume-customizer/github.svg" alt="Measured on agentmods" height="20"></a>Or the 80×15 button, for a site that already has a row of RSS and ATOM ones. Only the verdict fits; the numbers stay here.
<a href="https://agentmods.dev/skills/useful-skills/job-application-skills/resume-customizer"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/useful-skills/job-application-skills/resume-customizer.svg" alt="Reviewed on agentmods" width="80" height="20"></a>- NVIDIA SkillSpector pass
What it costs to keep this loaded
Counted locally with the o200k_base tokenizer, which is exact for GPT models; Claude uses its own tokenizer and its counts differ. Treat this as one consistent yardstick across the catalogue rather than a bill. Prices are per million input tokens.
| Model | Per session | Once invoked |
|---|---|---|
| Fable 5.1 | $0.00152 | $0.02210 |
| Opus 5 | $0.00076 | $0.01105 |
| Sonnet 5 | $0.00030 | $0.00442 |
| Haiku 4.5 | $0.00015 | $0.00221 |
Grade A, and why
resume-customizer scanned grade A with 0 findings against 26 rules in 11 categories — prompt injection, anti-refusal, data exfiltration, privilege escalation, supply chain, agent snooping, system-prompt leakage, SSRF and excessive agency — measured 12d ago.
A static scan of the body, not an audit. Every finding is printed with the line that produced it so you can judge whether it matters here. A mod is markdown that instructs an agent; that is exactly why what it instructs is worth reading.
Nothing flagged
None of the 26 patterns this scan looks for appear in this file: no shell pipes, no recursive deletes, no credential paths, no hidden text, no instruction-override or anti-refusal phrasing, no agent-config snooping. That is not a guarantee, it is the absence of the things that are checkable.
How it starts
The opening of the file, as written. The whole thing — 216 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Resume Customizer
공고마다 이력서를 새로 쓰지 않는다. 경험은 한 번만 정리하고, 공고마다 선택과 순서와 표현만 바꾼다.
핵심 개념: 마스터 데이터와 조립
경험 마스터 데이터 (한 번만 작성, 계속 축적)
experience/{회사}.md ← 모든 프로젝트, 모든 수치, 모든 기술
↓
공고별 선택 + 정렬 + 표현 조정
↓
공고별 이력서 (선택된 것만, 우선순위 순서로)
마스터 데이터는 넘치게 쓴다. 이력서에 다 들어가지 않아도 된다. 선택지가 많아야 공고별 맞춤이 가능하다.
Phase 1. 경험 마스터 데이터 구조
data/experience/{회사명}.md 형식으로 저장한다.
# {회사명}
- 재직 기간: YYYY.MM ~ YYYY.MM
- 직무 / 직급:
- 조직 규모:
## 프로젝트: {프로젝트명}
- 기간:
- 역할: (팀 내 위치, 담당 범위, 인원)
- 문제 상황: (왜 이 일을 했는가)
- 행동: (구체적으로 무엇을 했는가. 기술과 의사결정 포함)
- 결과:
- 수치: (before → after, 측정 방법)
- 정성적 결과:
- 사용 기술:
- 이 경험이 증명하는 역량: (태그 형태로 여러 개)
- 확장 가능한 이야기: (면접에서 더 깊이 들어갈 수 있는 지점)
수치가 핵심이다. 수치가 없는 경험은 이력서에서 힘을 잃는다. 수치를 기억 못 하면 다음 방법으로 복원한다.
| 복원 방법 | 예시 |
|---|---|
| 상대값으로 전환 | "응답시간 절반으로 단축" |
| 규모로 대체 | "일 100만 건 처리 파이프라인" |
| 범위로 표기 | "전환율 3~5%p 개선" |
| 기간으로 표기 | "6개월 걸리던 배포를 2주로" |
추정치는 추정치라고 마스터 데이터에 기록한다. 면접에서 근거를 못 대면 신뢰를 잃는다.
Phase 2. 공고별 선택
application-strategy.md가 있으면 그 매칭 순위를 그대로 사용한다. 없으면 공고에서 직접 요구역량을 추출해 매칭한다.
선택 기준:
| 판정 | 처리 |
|---|---|
| 병목 대응 경험 (매칭 1~2순위) | 최상단 배치, 분량 최대 |
| 요구역량 직접 대응 | 상단 배치 |
| 간접 관련 | 축약해서 유지 |
| 무관 | 제외. 단 경력 공백이 생기면 한 줄로 유지 |
경력 공백 처리: 무관하다고 통째로 빼면 이력에 구멍이 생겨 의심을 산다. 재직 사실은 유지하되 내용을 한 줄로 축약한다.
Phase 3. 순서 재배치
이력서에서 실제로 읽히는 곳은 상단이다. 서류 검토 시간이 짧기 때문이다.
배치 규칙:
- 프로필 요약 3~4줄: 공고의 핵심 요구를 그대로 반영
- 경력: 최신순이 기본이지만, 프로젝트 단위 순서는 관련도순으로 바꾼다
- 같은 회사 내에서 프로젝트 순서를 바꾸는 것은 정직한 재배치다
- 회사 순서(시간 역순)는 바꾸지 않는다
Phase 4. 표현 조정
같은 경험도 공고에 따라 다르게 표현한다. 사실은 그대로, 초점만 이동한다.
원본 경험: 주문 시스템을 MSA로 분리하고 배포 파이프라인을 구축함
백엔드 공고용:
주문 도메인을 모놀리스에서 분리하며 분산 트랜잭션 정합성을 보장하는
Saga 패턴을 적용, 주문 실패율을 2.1%에서 0.3%로 개선
DevOps 공고용:
분리된 서비스의 배포 파이프라인을 구축해 배포 주기를 주 1회에서
일 3회로 단축, 롤백 소요 시간을 30분에서 3분으로 개선
테크리드 공고용:
4인 팀의 MSA 전환을 주도하며 도메인 경계 설계와 마이그레이션 순서를
정의, 무중단으로 6개월 내 전환 완료
용어 정렬: 공고에서 쓰는 용어를 이력서에서 그대로 쓴다. 같은 개념을 다른 단어로 쓰면 검색과 스크리닝에서 놓친다.
공고: "데이터 파이프라인" → 이력서도 "데이터 파이프라인" (X: "ETL 배치")
공고: "고객 성공" → 이력서도 "고객 성공" (X: "CS")
단, 사실과 다른 용어로 바꾸지 않는다. 안 해본 일을 공고 용어로 포장하는 것은 조작이다.
What ships with it
1 file beside SKILL.md in the same directory: the scripts, references and assets a skill reads on demand. Not counted in the per-session cost; read them before you install if any of them is executable.
What this file has done since we first saw it
Hashed on every crawl. A supply-chain change to an agent config is a question of when, not whether, so the history is kept rather than the latest state alone.
- 12d ago First seen · 216 lines · 152 tokens per session scan A f6af9abbad8d
resume-customizer is a skill published in the GitHub repository useful-skills/job-application-skills (16 stars, last pushed 24d ago), licensed MIT. It adds 152 tokens to every session and 2,210 once invoked, about $0.0008 per session on Opus 5. A static security scan graded it A with 0 findings. No closer match exists in the catalogue, so it is treated as the original; first seen 2026-08-30.
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